backend/app/services/analytics_queries.py

@@ -1436,9 +1436,27 @@ def _velocity_baseline(
 
     Migrated from domrf_kn_sale_graph (stale since 2026-01) to
     objective_corpus_room_month (updated weekly via Objective API).
-    objective_corpus_room_month.district matches domrf_kn_objects.district_name.
     class filter uses 'class' column (Комфорт/Бизнес/Стандарт).
 
+    ВНИМАНИЕ ПРО СЛОВАРЬ РАЙОНОВ. Прежняя редакция утверждала, что
+    `objective_corpus_room_month.district` совпадает с
+    `domrf_kn_objects.district_name`. Это неверно, и docstring `_elasticity_coef`
+    ниже описывает ту же колонку правильно: там МИКРО-вокабуляр ЕКБ.
+
+    Замер прода 20.08.2026:
+      district (микро)      Академический, ВИЗ, Юго-Западный, Уктус, Втузгородок,
+                            Широкая Речка, Центр, Эльмаш, …
+      district_name (админ) Академический, Чкаловский, Верх-Исетский, Ленинский,
+                            Орджоникидзевский, Кировский, …
+
+    Пересечение частичное: из 8 админ-имён в микро-колонке встречаются 4, и с
+    сильно меньшим объёмом (Ленинский 55 точек против 621 у Академического;
+    Чкаловский и Верх-Исетский — ноль). Вызывающий передаёт сюда
+    `district_row["district_name"]`, то есть АДМИН-имя: для половины районов
+    выборка пустая, для остальных — заметно урезанная. Резолв admin→micros
+    (как в `_elasticity_coef`, #1211) здесь НЕ сделан — это отдельная задача,
+    docstring лишь перестаёт утверждать обратное (#2464).
+
     Returns dict {realised_per_month_median, realised_per_month_avg,
     objects_count, observations}. All-None means no data → caller falls back.
     """

backend/app/services/forecasting/macro_coefficient.py

@@ -96,10 +96,12 @@ _MACRO_COEF_NEUTRAL: float = 1.0
 # режима (зеркалит дух лагов §9.6, где полугодовой лаг ловит ипотечный эффект).
 _TREND_WINDOW_MONTHS: int = 6
 
-# ── Named-константы: веса sub-factors (СУММА backed-весов = 0.45) ──────────────
+# ── Named-константы: веса sub-factors (СУММА backed-весов = 0.53) ──────────────
 # Веса — экспертная оценка вклада каждого канала в макрорежим спроса (НЕ фит).
 # Заданы в ИСХОДНОМ (полном) наборе из 8 каналов; renorm делит на сумму ДОСТУПНЫХ.
-# Backed-каналы (rate/mortgage_rate/issuance/overdue) несут основную массу: ставка и
+# Backed-каналы (rate/mortgage_rate/issuance/overdue/inflation) несут основную массу:
+# 0.18+0.12+0.10+0.05+0.08 = 0.53. Прежде здесь стояло 0.45 — цифра до #946, где
+# inflation стал backed-каналом с весом 0.08; сумму тогда не обновили (#2464). Ставка и
 # стоимость/доступность ипотеки — доминирующий драйвер первичного спроса в РФ.
 # Degraded-каналы (gov/income/confidence) имеют НЕнулевые веса в схеме (резерв
 # под будущие ряды), но СЕЙЧАС всегда None → в renorm не попадают.

backend/app/services/forecasting/macro_series.py

@@ -301,16 +301,19 @@ def get_monthly_macro(
     ЛЮБЫХ данных всё равно присутствует (все поля None для него — кроме carry key_rate).
 
     Graceful: при сбое БД или пустой таблице key_rate сетка месяцев всё равно
-    возвращается, но с None-полями (НЕ crash). Пустой список [] — только если
-    сама сетка пуста (months_back < 0).
+    возвращается, но с None-полями (НЕ crash).
+
+    Пустой список [] недостижим: months_back клампится через max(0, ...), поэтому
+    даже при отрицательном вводе сетка содержит текущий месяц. Прежняя редакция
+    обещала [] «при months_back < 0» — это описывало поведение, которого нет (#2464).
 
     Args:
         db: SQLAlchemy sync Session.
         months_back: глубина ряда в месяцах (по умолчанию _DEFAULT_MONTHS_BACK).
 
     Returns:
-        Список MonthlyMacro по возрастанию month (по непрерывной сетке);
-        [] только при пустой сетке (months_back < 0).
+        Список MonthlyMacro по возрастанию month (по непрерывной сетке).
+        Пустым не бывает: см. про клампинг выше.
     """
     # month-bucketing в локальной tz сервера (single-region, как и весь codebase)
     today = date.today()

backend/app/services/forecasting/sales_series.py

@@ -479,8 +479,12 @@ def build_sales_series(
         bias на старых месяцах — каведат в module docstring).
 
     Graceful: при сбое БД / пустых данных возвращается ряд по сетке с units=0,
-    area/price=None, confidence='low' (НЕ crash). Пустой ряд (months=[]) — только
-    если сетка пуста (months_back < 0).
+    area/price=None, confidence='low' (НЕ crash).
+
+    Пустой ряд (months=[]) недостижим: months_back клампится через max(0, ...),
+    поэтому даже при отрицательном вводе сетка содержит текущий месяц. Прежняя
+    редакция обещала пустой ряд «при months_back < 0» — это описывало поведение,
+    которого нет (#2464).
 
     Args:
         db: SQLAlchemy sync Session.

backend/app/services/scrapers/nspd_client.py

@@ -876,15 +876,24 @@ class NSPDClient:
         Шаги:
           1. `search_by_cad(quarter_cad, thematic_id=2)` — получить полигон квартала
           2. Compute bbox в EPSG:3857 из quarter geometry (или None если NSPD пуст)
-          3. Для каждого core layer → `get_features_in_bbox(layer_id, bbox)`
-          4. Если include_zouit — то же для 5 ЗОУИТ layers
-          5. Если include_risks — то же для 11 risk layers
+          3. Core layers: parcels/buildings — legacy `get_features_in_bbox`
+             (1 запрос); territorial_zones/red_lines/engineering_structures —
+             `get_features_in_bbox_grid` при grid_n=7, то есть 49 запросов КАЖДЫЙ
+             (см. _GRID_WALK_LAYERS и docstring get_features_in_bbox_grid)
+          4. Если include_zouit — 5 ЗОУИТ layers, все через grid-walk
+          5. Если include_risks — 11 risk layers, все через grid-walk
 
         Стоимость HTTP:
-          - core only: 1 (search) + 5 (core layers) = 6 запросов
-          - +zouit: +5 = 11 запросов
-          - +risks: +11 = 22 запроса
-        При rate_ms=600 один dump = ~3.6с (core) / ~6.6с (+zouit) / ~13с (всё).
+          - core only: 1 (search) + 2*1 (legacy) + 3*49 (grid) = 150 запросов
+          - +zouit:    +5*49  = 395 запросов
+          - +risks:    +11*49 = 934 запроса
+        При rate_ms=600 один dump = ~90с (core) / ~237с (+zouit) / ~560с (всё).
+
+        Прежняя редакция обещала 6/11/22 запроса и ~3.6с/~6.6с/~13с — цифры для
+        мира, где все слои идут legacy-путём. Занижение в 25-42 раза, и это не
+        безобидно: по такой оценке слои включают не задумываясь, а объём запросов
+        здесь — прямой фактор WAF-риска (#2464; ср. #2956, где НСПД сейчас отдаёт
+        403 на IP VPS).
 
         Args:
             quarter_cad: 3-сегментный cad-номер квартала, e.g. '66:41:0204016'.

backend/app/services/scrapers/nspd_denorm.py

@@ -324,7 +324,11 @@ def denorm_dump(
     одной строки не откатывает весь batch.
 
     Args:
-        db: SQLAlchemy Session. Caller отвечает за commit/close после вызова.
+        db: SQLAlchemy Session. Функция САМА делает commit в конце (см. ниже);
+            на вызывающем остаётся только close. Прежняя редакция обещала
+            обратное — «caller отвечает за commit/close», — и вызывающий,
+            понадеявшийся обернуть это в свою транзакцию, получил бы уже
+            зафиксированные строки (#2464).
         quarter_cad: 3-сегментный кадастровый квартал.
         features: плоский list из features_json JSONB (уже декодированный Python list).
 

backend/tests/services/test_2464_docs_match_code.py

@@ -0,0 +1,94 @@
+"""Числа в документации сверяются с кодом, а не живут отдельно (#2464).
+
+Оба расхождения ниже — реальные, найденные 20.08.2026, и оба были незаметны: цифра в
+комментарии не проверяется ничем, а расходится тихо при первой же правке констант.
+
+  • macro_coefficient: комментарий обещал сумму backed-весов 0.45. С #946 inflation
+    стал backed-каналом с весом 0.08, сумма стала 0.53 — комментарий не обновили.
+
+  • nspd_client.search_by_quarter: docstring обещал 6/11/22 запроса и ~3.6с/~6.6с/~13с.
+    Фактически три из пяти core-слоёв и ВСЕ zouit/risk идут grid-walk'ом по 49 запросов:
+    150/395/934 запроса, ~90с/~237с/~560с. Занижение в 25-42 раза — а объём запросов
+    здесь прямой фактор WAF-риска.
+
+Гейт сверяет то, что НАПИСАНО, с тем, что ВЫЧИСЛЯЕТСЯ из констант. Красное здесь
+означает «текст разошёлся с кодом», а не «текст непривычно отформатирован».
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+
+os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test")
+
+import re
+from pathlib import Path
+
+
+def test_backed_weight_sum_in_comment_matches_constants() -> None:
+    """Сумма из комментария обязана совпасть с суммой backed-констант."""
+    from app.services.forecasting import macro_coefficient as mc
+
+    src = Path(mc.__file__).read_text()
+    m = re.search(r"СУММА backed-весов = ([0-9.]+)", src)
+    assert m is not None, "в файле пропала строка «СУММА backed-весов = …» — гейт ослеп"
+    documented = float(m.group(1))
+
+    actual = round(
+        mc._W_RATE + mc._W_MORTG_RATE + mc._W_ISSUANCE + mc._W_OVERDUE + mc._W_INFLATION, 4
+    )
+    assert documented == actual, (
+        f"в комментарии сумма backed-весов {documented}, по константам {actual} — "
+        "текст разошёлся с кодом"
+    )
+
+
+def _documented_request_counts(src: str) -> tuple[int, int, int]:
+    core = re.search(r"core only:.*?= (\d+) запрос", src)
+    zouit = re.search(r"\+zouit:\s*\+\d+\*\d+\s*= (\d+) запрос", src)
+    risks = re.search(r"\+risks:\s*\+\d+\*\d+\s*= (\d+) запрос", src)
+    assert core and zouit and risks, "в docstring пропала смета HTTP-запросов — гейт ослеп"
+    return int(core.group(1)), int(zouit.group(1)), int(risks.group(1))
+
+
+def test_request_cost_in_docstring_matches_layer_dispatch() -> None:
+    """Смета запросов обязана следовать из _GRID_WALK_LAYERS, а не из памяти автора."""
+    from app.services.scrapers import nspd_client as nc
+
+    src = Path(nc.__file__).read_text()
+    doc_core, doc_zouit, doc_risks = _documented_request_counts(src)
+
+    grid = set(nc._GRID_WALK_LAYERS)
+    core_layers = [
+        "parcels",
+        "buildings",
+        "territorial_zones",
+        "red_lines",
+        "engineering_structures",
+    ]
+    grid_n = 7
+    per_grid = grid_n * grid_n
+
+    core_grid = sum(1 for c in core_layers if c in grid)
+    core_legacy = len(core_layers) - core_grid
+    n_zouit = len(nc.NSPDClient.QUARTER_ZOUIT_LAYERS)
+    n_risks = len(nc.NSPDClient.QUARTER_RISK_LAYERS)
+
+    exp_core = 1 + core_legacy + core_grid * per_grid
+    exp_zouit = exp_core + n_zouit * per_grid
+    exp_risks = exp_zouit + n_risks * per_grid
+
+    assert (doc_core, doc_zouit, doc_risks) == (exp_core, exp_zouit, exp_risks), (
+        f"docstring обещает {doc_core}/{doc_zouit}/{doc_risks} запросов, "
+        f"по диспетчеризации слоёв выходит {exp_core}/{exp_zouit}/{exp_risks}"
+    )
+
+
+def test_grid_walk_membership_is_not_empty() -> None:
+    """Контроль на сам гейт: если _GRID_WALK_LAYERS опустеет, расчёт станет
+    тавтологически совпадать с любой мелкой цифрой в docstring."""
+    from app.services.scrapers import nspd_client as nc
+
+    grid = set(nc._GRID_WALK_LAYERS)
+    assert len(grid) >= 10, f"grid-walk слоёв всего {len(grid)} — смета считается не по тому"
+    assert "territorial_zones" in grid, "core-слой выпал из grid-walk — пересчитать смету"